- 事例No.PC-11245
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参考価格:
1,276,000円画像検査・画像撮影用PC
用途:自動検査工程における画像検査・画像撮影の制御お客さまからのご相談内容
自動検査工程における撮影制御用のマシン導入を考えている。
接続するカメラは14台で、可能であればHDMIでの映像出力手段があると好ましい。
以下の条件と同等の性能で、最新の構成を希望する。・CPU:Intel Core i9-10980XEレベル
・メモリ:64GB
・ネットワーク:4ポート
・ストレージ:1TB M.2 SSD
・GPU:NVIDIA T1000
・OS:Windows 10 IoT
・その他:14台のカメラ接続予定ありテガラからのご提案
お客様ご希望の条件に沿った構成をご提案しました。
ご希望の拡張カードをすべて搭載するには、合計で36のPCIeレーンが必要となります。
拡張カードの搭載に必要なPCIeスロットの数も考慮すると,2023年08月時点で最新の第13世代コアシリーズ・第4世代Xeon Scalableシリーズ対応シングルソケットのマザーボードには要件を満たしている製品がありませんでした。
そのため、要件を満たし、すべての拡張カードを搭載可能な第3世代Xeon Scalableシリーズ搭載の構成としています。カメラの接続に関しては、PoE対応4ポートLANカードを4枚搭載することで、最大16台のカメラ接続に対応しています。
また、NVIDIA T1000はHDMIでの出力ポートを備えていません。
そのため、MiniDisplayPort to HDMI 変換アダプタを選定し、間接的にHDMIでの映像出力を可能としています。本事例の構成は、お客様から頂戴した条件を元に検討した内容です。
いただいた条件に合わせて柔軟にマシンをご提案いたしますので、掲載内容とは異なる条件でご検討の場合でも、お気軽にご相談ください。主な仕様
CPU Intel Xeon Gold 6326 (2.90GHz 16コア) メモリ 64GB REG ECC ストレージ1 1TB SSD M.2 ビデオ NVIDIA T1000 4GB ネットワーク on board (10/100/1000Base-T x2) 筐体+電源 ミドルタワー型筐体 + 1500W OS Microsoft Windows 10 IoT Enterprise 2019 LTSC 64bit OS 1GbE 4ポートLANカード x1
PoE対応4ポートLANカード x4
MiniDisplayPort to HDMI 変換アダプタ■FAQ
・Windows 10 IoTとは
Windows 10 IoTは、Windows 10をベースに組み込み向けの拡張機能を追加したOS。Windows 10がベースとなっているため、Windows 10のアプリケーションをそのまま利用できる。参考:Windows 10 IoT の概要 (Microsoft) ※外部サイトに飛びます
参考:組み込み系OS「Windows 10 IoT」の特色とは? ※弊社オウンドメディア「TEGAKARI」に飛びます
事例追加日:2023/08/31
- 事例No.PC-11084
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参考価格:
895,400円J-OCTA用マシン
用途:J-OCTAの利用 (COGNAC、VSOPを使った粗視化分子動力学シミュレーション)お客さまからのご相談内容
分子動力学計算のためのワークステーションを導入したい。
現在使っているワークステーションよりもスペックの良い構成を希望する。主な用途はJ-OCTAの利用で、ソフトウェアの仕様上、分子動力学解析はCPUでしか行うことができないため、CPU性能を重視して欲しい。
使用しているワークステーションのスペックと、新たに導入するワークステーションに希望する条件は以下の通り。
■既存ワークステーションのスペック
・CPU:Xeon E5-2650 x2基
・メモリ:64GB
・ストレージ:HDD 1TB (+外付けHDD 6TB)
・ビデオカード:NVIDIA Quadro K420
・OS:Windows 8.1 Pro■新しいワークステーションの条件
・CPU:40スレッド以上が理想 もしくは クロックが2.3GHz以上
・メモリ:32GB以上
・ストレージ:1TB程度 SSDを希望
・ビデオ:既存ワークステーションと同程度
・OS:Windows 10 (J-OCTAの対応バージョン)テガラからのご提案
CPU性能を重視した構成を検討しました。
Xeon W-2400シリーズの20コアモデルを採用した構成です。
すべてのコアがHyper Threadingに対応するため、システム上では40スレッドとして扱われます。もし、CPUスペックを下げてでもコストを下げたい場合には、Core i9-13900Kという選択肢もあります。 Xeon E5-2650を上回る性能を持ち、コア数も24と多いですが、アーキテクチャの都合によりスレッド数は32となります。 コストや用途との総合的な判断になると思われますので、優先する条件にあわせ1つの選択肢としてご検討ください。
なお、Xeon E5-2650 x2基とXeon W7-2475X x1基を一般的なベンチマークソフトのスコアで比較した場合、2倍近いスコア差でW7-2475Xが優位です。
ビデオカードはQuadro K420の代替品として現行のT400を採用しています。
OSはご指定にあわせてWindows 10としています。 ご案内時点では、Windows 11への無償アップグレードが可能ですので、J-OCTAがWindows 11に対応した場合には、OSのアップグレードが可能です。この点につきましては、実際にアップグレードが必要になったタイミングで、マイクロソフト社のアナウンスをご確認いただけますようお願い致します。
本事例の構成は、お客様から頂戴した条件を元に検討した内容です。
掲載内容とは異なる条件でご検討の場合でも、お気軽にご相談ください。検索キーワード
J-OCTAワークステーション,分子動力学計算マシン,COGNACシミュレーション,VSOP分子動力学,マルチスケールシミュレーション,マルチスケール解析,構造材料シミュレーション,マルチスケールプラットフォーム,マテリアルモデリング,分子シミュレーション,ワークステーション,材料特性予測,マルチスケールデータ解析
主な仕様
CPU Xeon W7-2475X (2.60GHz 20コア) メモリ 64GB REG ECC ストレージ1 1TB SSD S-ATA ストレージ2 8TB HDD S-ATA ビデオ NVIDIA T400 4GB MiniDisplayPort x3 ネットワーク on board (2.5GbE x1 /10GbE x1) 筐体+電源 タワー型筐体 + 1000W OS Microsoft Windows 10 Professional 64bit ■キーワード
・J-OCTAとは
J-OCTAは構造材料のマルチスケールシミュレーションプラットフォーム。材料の化学組成と熱処理条件を入力すると、第一原理計算に基づくマルチスケールシミュレーションにより鉄鋼材料の微視組織や特性が算出される。算出された情報はCAEの材料モデルとして利用でき、構造解析の高精度化への活用が可能。原子スケールからメゾスケールまでの広範な時間・空間スケールを解析できるため、従来に無い高精度な材料挙動を予測できる。参考:マルチスケールシミュレーションソフトウェア J-OCTA (JSOL Corporation) ※外部サイトに飛びます
事例追加日:2023/07/07
- 事例No.PC-11041
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参考価格:
547,800円FDTD法/電磁界計算用マシン
用途:Lumerical FDTD、COMSOLの利用お客さまからのご相談内容
Lumerical FDTDを利用するためのマシンを提案して欲しい。
COMSOLでの電磁界計算も予定しているため、その点も考慮した予算60万のローエンドモデルの見積もりを希望する。
スペック上の優先順位はCPUだが、メモリは128GB以上で拡張可能な仕様が望ましい。テガラからのご提案
主な仕様
CPU Xeon W3-2423 (2.10GHz 6コア) メモリ 64GB REG ECC ストレージ 1TB SSD S-ATA ビデオ NVIDIA T400 4GB MiniDisplayPort x3 ネットワーク on board (1GbE x1 /10GbE x1) 筐体+電源 ミドルタワー筐体 + 850W OS Microsoft Windows 11 Professional 64bit その他 TPMモジュール ■キーワード
・Lumerical FDTDとは
Lumerical FDTDは有限差分時間領域法を用いた電磁界解析ソフトウェア。3次元構造の広い周波数範囲での解析が可能で、複素媒質や各種材料を考慮できる。FDTD法により高速に広帯域の周波数解析が行え、位相やSパラメータの取得が可能。入射波も豊富で開放境界はPMLで実現。出力フォーマットや回路結合にも対応し直感的な操作性。マイクロ波・光通信・フォトニクス分野で研究開発に使われている。参考:LUMERICAL FDTD (Ansys) ※外部ページに飛びます
事例追加日:2023/06/20
- 事例No.PC-11013
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参考価格:
755,700円車両3Dモデル作成用マシン
用途:Reality Captureでの3Dスキャン処理とUnreal Engine 5のNaniteメッシュ作成お客さまからのご相談内容
自動車開発の過程で、車両の3Dモデル生成を行いたい。RealityCaptureによる3Dスキャン処理とUnreal Engine 5のNaniteメッシュ作成を基本作業としつつ、NVIDIAのInstant NeRFによるVRゴーグルをつかった3Dのデモンストレーションも考えている。
モデル作成用のPC本体とデジタルデータの保存に適したストレージ構成を提案して欲しい。テガラからのご提案
本件はPC-10063をご覧いただいての問い合わせでしたが、PC-10063の構成は世代が古いため、最新の第13世代Core i9搭載の構成をご提案しました。 RealityCaptureの利用を見据え、ビデオカードは最新世代のRTX4000シリーズを採用しています。ハイエンドクラスのビデオカードですので、NeRFにもご利用いただけます。
本事例の構成は、お客様から頂戴した条件を元に検討した内容です。
掲載内容とは異なる条件でご検討の場合でも、お気軽にご相談ください。主な仕様
CPU Core i9-13900K (3.00GHz 8コア + 2.20GHz 16コア) メモリ 64GB ストレージ1 2TB SSD M.2 ストレージ2 8TB HDD S-ATA ビデオ NVIDIA Geforce RTX4080 ネットワーク on board (2.5GBase-T x1) Wi-Fi x1 筐体+電源 ミドルタワー筐体 + 850W OS Microsoft Windows 11 Professional 64bit ■キーワード
・Reality Captureとは
Reality Captureは、写真やドローン、レーザー測距計などのデータを組合せ、3Dモデルを作成するためのソフトウェア。点群データを自動的に処理し、精密で高品質な3Dモデルを作成することができる。高速な処理と柔軟な出力形式により、建築や土木工学、映画やゲーム制作など幅広い分野で利用されている。参考:Reality Capture (Epic Games, Inc.) ※外部ページに飛びます
・Unreal Engineとは
Unreal EngineはEpic Gamesの開発したゲームエンジン。ゲームやアプリケーションで高品質な3Dグラフィックスを作成することができる。高品質なレンダリング機能と写実的なグラフィックスが可能で、多くの企業や制作スタジオで採用されている業界標準のエンジンと言える。また、クロスプラットフォームでWindows以外のOSにも対応しているのも利点の1つ。参考:Unreal Engine (Epic Games, Inc.) ※外部ページに飛びます
・NeRFとは
NeRFは物体の3D形状と表面の放射輝度を深層学習で推定する手法。形状を点群ではなく連続的な3次元空間内の放射輝度場として表現し、画像からニューラルネットワークを使って推定する。推定した放射輝度場から任意の視点や照明で高画質な画像を生成することができる。従来手法と比べてフォトリアルな画像生成が可能で、3D形状が連続的に表現されるため、VR/ARでの利用に適している。事例追加日:2023/06/09
ご注文の流れ
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オンサイト保守サポート | |
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上記の仕様はテガラでお客様に提案したPC構成の一例です。
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